●人工知能はビジネスをどう変えるか 問いを立てる/知覚する/意志する

C:技術で/技術が/技術を(ICT:社会・法・制度論と技術文化論)

●人工知能はビジネスをどう変えるか 「ヒト・モノ・カネ」から「ヒト・データ・キカイ」へ http://www.dhbr.net/articles/-/3551
知性こそ他の動物と人間の違いを証明するもの、とされてきたが、人間以外で知性を持つモノ(AI)が生まれようとしている。
「これから起きる変化の本質は、深層学習、分析手法など情報科学的な技法の革新だけでなく、学習データの質と量、これを実装するコンピュータの情報処理力の3つの変化がセットで起きることにある」。つまり、ビッグデータが生まれ、情報処理力が爆増する一方で、情報の抽象化技術において深層学習という革新が起きている。
「ビッグデータと機械学習は相互に入れ子の構造である。ビッグデータの活用には多くの場合、機械学習が必要であり、機械学習を磨くためにはビッグデータが有効だ」。
では、そのAIと人間との違いは何か。それは、問いを立てる/知覚する/意志するの3つだ。そこからデザイン/ヒラメキ/リーダーシップといった違いも生まれる。

●人工知能と“コグニティブシステム”は目指すゴールが決定的に違う http://japan.zdnet.com/article/35071682/
コグニティブシステムとは=「現在のコンピュータは、現存する2.5エクサバイトのデータうち、80%のデータの意味が理解できない。これらの80%の情報はソーシャルメディアなどによって発信される自然言語のデータである。また、人間にとってはこの80%のデータは分量が多すぎて処理することができない」「コグニティブシステムとは、この80%のデータを読んで理解できるようにするもの」。

●自動運転車の事故報告書は読む人間を暗い気持ちにさせる…カ州はテストの成功終了を宣言できず http://jp.techcrunch.com/2015/10/10/20151009dont-blame-the-robot-drivers/
Googleは、同社の自動運転車(driverless car)が6年あまりのテスト期間に経験した11の“些細な”事故について書かれたブログ記事を発表した。
「公道をアルゴリズムだけに導かれて走行する自律車両はたしかに、技術的成果としてはすばらしい。しかしそんな自動走行車両を、圧倒的に人間ドライバーの多い有機的で瞬時の対応能力を要する混乱の中に放り込むためには、さらに高度な技術や発想が必要であり、われわれはそこにまだ到達していない」。

●(経済教室)人工知能が変える未来 ものづくりで日本に勝機 「子供のAI」活用カギ 松尾豊 東京大学准教授 http://keieikanrikaikei.com/ai-and-manufacturing
モラベックスのパラドックス」=大人ができることよりも子供ができることの方が、コンピューターで実現するのは難しい。このジレンマを解いた技術こそ、ディープラーニング(深層学習)
この結果、「「ディープラーニング」技術をうまく使えば、考えて自ら成長して自動最適化を行ってくれる産業用ロボット活用による飛躍的な生産性の向上が製造業で実現する可能性が高」くなった。
「「大人のAI」は、いわゆるビックデータ解析でその力を発揮し、グーグルやアマゾンが既に大きく世界をリードし、最初にプラットフォームを築いたもの勝ち、いわゆる「先行者利益」を先行IT企業が占有してしまっている」。
しかし、これから「ディープラーニング」で進化が著しい「子供のAI」の分野は、「ハードサイエンスと真面目な研究開発が重要だ。個別分野でニーズに正しく応え、圧倒的な性能向上により製品の付加価値を生む。きちんとした設備投資と設計が必要で、ものづくりと相性が良く、日本にもチャンスが大きい」。

●中国の人工知能研究が日本を一気に抜き去った理由 http://www.yomiuri.co.jp/fukayomi/ichiran/20151016-OYT8T50057.html
「日本では想像がつかないようなサービスを世界に向けて無料で提供することにより巨大なデータを集積する、という手法は、ベンチャーへの巨額投資の道筋がついているアメリカならではだといえる」。しかし、「いまや、人工知能の一級の国際会議にもっとも論文を通しているのはアメリカではない。中国」なのだ。
彼らは、人力によるごみデータを取り除く工程を加えることで、データの精度をあげ人工知能研究にスピードを加えている。
日本ではどちらの戦略も、取る人がいない。

●ドワンゴや東大、人工知能開発に産学組織 脳の働き数式化 http://www.nikkei.com/article/DGXLZO92733470R11C15A0TJM000/
新しいAIは汎用人工知能と呼び、人間の脳の働きを丸ごと数式化する。最低限の知識を教え込むだけで、初めて手にした道具の使い方や言語を自ら学ぶようになると考えている」。

●人工知能について考えることは仕事の本質を考えること http://www.dhbr.net/articles/-/3540
言語化できる知性ほど機械が得意にしてしまう時代を迎えている。人間にできること、人間ならではのこととは、言語化できな知性」。逆説的だが、機械が人間の仕事を代替していく世界が進んでいくと、将来的に「すべての人間は哲学をすることになる」。

●科学者たちが10年費やしても解明できなかったHIVウイルスの酵素の構造をゲーマーが3週間でサクっと解明 http://karapaia.livedoor.biz/archives/52039473.html
「自動化による手法で解けなかった問題を、人間の直感が解決できるかを確かめ」る実験を行ったところ、「ゲームプレーヤーの創意工夫の能力は恐るべきもので、適切に指導されれば、幅広い科学的問題の解決に用いることができるだろう」、との結論に。

●Pepperがやってきた! ロボットとの共同生活がスタート http://www.rbbtoday.com/article/2015/10/15/136087.html?fromsp
pepperは本体代金こそ198,000円だが、「必須となる「Pepper基本プラン」が14,800円×36カ月、さらに義務ではないがPepper保険パックが用意され、これが9,800円×36カ月分必要となる。36カ月といっても途中解約はできない。トータル、1,083,600円。これに消費税が掛かり、税込みで117万円少々の買い物」。
Pepperのウリは何といっても、Pepper自身が「感情」を持っているということ。
「音声感情認識は、東京大学大学院医学系研究科音声病態分析学講座の光吉俊二博士が考案した、「脳と声帯は直結しており、音声の成分を分析することで感情を推測できる」という理論に基づいたエンジンが搭載されている」。


●御茶ノ水が医療イノベーションの街に!「デジタルヘルスラボ・プロジェクト」始動 Technology×Entertainment http://www.sensors.jp/post/digital_health.html
情報通信機器などを用いて遠隔地にいる患者の診療を行う「遠隔診療」は、これまで禁止されていると解釈する医師が多かった。ところが、2015年8月に厚生労働省が「遠隔診療」の明確な解釈を打ち出したことで、医療現場で積極的に導入する傾向に。

●仮想世界で掴んだ感触が手に伝わる外骨格VRデバイス http://nge.jp/2014/10/14/post-86221
外骨格VRデバイスの機能=「まず手の動きを仮想現実に反映させる機能だ。手の動きがリアルタイムでデータ化されるので、仮想現実の中の手を動かすと言った使い方だけで無く、遠隔地のロボットアームを動かすこともできる」。
仮想現実に知覚、感触が加わるのが新しい。

●自転車の存在価値を変えるコネクテッド・ペダル クラウドMVNOのソラコムはIoTを可能にするか? http://wedge.ismedia.jp/articles/-/5498?page=1
スマホでないものをクラウドにつなげて、これまでになかった新しい体験を提供することを実現する条件が海外には整っているが、日本では難しい。もうひとつの「ガラパゴス」が存在しているからだ。

●TRONの坂村健教授がIoTに望むオープン化やネット接続権の確立 http://aplista.iza.ne.jp/f-iphone/248117
「すべての人に認められている基本的人権の中にネット接続権を含める必要がある。そうなった場合、構築されたネットワーク環境の上で、さらに多くのサービスが実現可能になる」、と。
 

 

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